本书为表示提供了简明而全面的指南,这是机器学习(ML)的核心。最先进的实际应用涉及许多高维数据分析的挑战。不幸的是,许多流行的机器学习算法在面对庞大的基础数据时,在理论和实践中都无法执行。本书恰当地介绍了这个问题的解决方案。 此外,这本书涵盖了广泛的表示技术,对学者和ML从业者都很重要,如局部敏感哈希(LSH),距离度量和分数范数,主成分(PCs),随机投影和自动编码器。书中提供了几个实验结果来证明所讨论技术的有效性。 本书讨论了机器学习(ML)中最重要的表示问题。在使用机器从数据中学习类/聚类抽象时,以适合有效和高效机器学习的形式表示数据是很重要的。在本书中,我们建议涵盖各种在理论和实践中都很重要的表示技术。在当前兴趣的实际应用中,数据通常是高维的。这些应用包括图像分类、信息检索、人工智能中的问题解决、生物和化学结构分析以及社会网络分析。这种高维数据分析的一个主要问题是,大多数流行的工具,如k近邻分类器、决策树分类器,以及一些依赖于模式间距离计算的聚类算法都不能很好地工作。因此,在低维空间中表示数据是不可避免的。 常用的降维技术有以下几种:

  1. 特征选择方案:在这里,给定的特征集的一个适当子集被识别并用于学习。
  2. 特征提取方案:在学习中使用给定特征的线性或非线性组合。 一些流行的线性特征提取器基于主成分、随机投影和非负矩阵分解。我们在本书中涵盖了所有这些技术。关于用主成分子集表示数据,文献中存在一些误解。一般认为,前几个主成分是对数据进行分类的正确选择。我们在书中论证并实际地表明,这种做法可能是不正确的。

成为VIP会员查看完整内容
125

相关内容

书籍在狭义上的理解是带有文字和图像的纸张的集合。广义的书则是一切传播信息的媒体。
《机器学习》简明导论,21页pdf
专知会员服务
71+阅读 · 2022年3月2日
专知会员服务
77+阅读 · 2021年7月31日
【斯坦福经典书】机器学习导论,188页pdf
专知会员服务
77+阅读 · 2021年3月31日
自然语言处理现代方法,176页pdf
专知会员服务
266+阅读 · 2021年2月22日
【2020新书】数据结构与数据表示指南,112页pdf
专知会员服务
82+阅读 · 2020年10月6日
【2020新书】数据科学与机器学习导论,220页pdf
专知会员服务
80+阅读 · 2020年9月14日
【经典书】机器学习高斯过程,266页pdf
专知会员服务
225+阅读 · 2020年5月2日
【硬核书】数据科学,282页pdf
专知
21+阅读 · 2022年11月29日
【新书】分布式强化学习,280页pdf
专知
19+阅读 · 2021年12月19日
机器学习中如何处理不平衡数据?
机器之心
13+阅读 · 2019年2月17日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
11+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
49+阅读 · 2021年5月9日
Arxiv
56+阅读 · 2021年5月3日
Arxiv
24+阅读 · 2021年1月25日
Arxiv
26+阅读 · 2018年8月19日
VIP会员
相关VIP内容
《机器学习》简明导论,21页pdf
专知会员服务
71+阅读 · 2022年3月2日
专知会员服务
77+阅读 · 2021年7月31日
【斯坦福经典书】机器学习导论,188页pdf
专知会员服务
77+阅读 · 2021年3月31日
自然语言处理现代方法,176页pdf
专知会员服务
266+阅读 · 2021年2月22日
【2020新书】数据结构与数据表示指南,112页pdf
专知会员服务
82+阅读 · 2020年10月6日
【2020新书】数据科学与机器学习导论,220页pdf
专知会员服务
80+阅读 · 2020年9月14日
【经典书】机器学习高斯过程,266页pdf
专知会员服务
225+阅读 · 2020年5月2日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
11+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2008年12月31日
相关论文
Arxiv
49+阅读 · 2021年5月9日
Arxiv
56+阅读 · 2021年5月3日
Arxiv
24+阅读 · 2021年1月25日
Arxiv
26+阅读 · 2018年8月19日
微信扫码咨询专知VIP会员